Video analītika: darbību atpazīšana — visaptverošs ceļvedis

Video analītika revolucionizē veidu, kā mēs mijiedarbojamies ar milzīgo ikdienā radīto video datu apjomu un to izprotam. Viens no daudzsološākajiem video analītikas pielietojumiem ir darbību atpazīšana — joma, kas vērsta uz cilvēku darbību automātisku identificēšanu un klasificēšanu videoierakstos. Šai tehnoloģijai ir potenciāls pārveidot nozares, sākot no drošības un novērošanas līdz veselības aprūpei un ražošanai, piedāvājot nepieredzētu ieskatu un automatizācijas iespējas.

Kas ir darbību atpazīšana?

Darbību atpazīšana savā būtībā ir process, kurā datori tiek mācīti "redzēt" un saprast cilvēku darbības videoierakstos. Tā izmanto algoritmus, galvenokārt no datorredzes un mašīnmācīšanās jomām, lai analizētu video kadrus, atpazītu objektus un cilvēkus, izsekotu to kustībām un galu galā klasificētu viņu darbības, pamatojoties uz apgūtiem modeļiem. Iedomājieties to kā spējas piešķiršanu datoram, lai tas, skatoties video, automātiski atbildētu uz tādiem jautājumiem kā: "Vai kāds skrien?" vai "Vai strādnieks valkā aizsargķiveri?" vai "Vai klients ir nokritis?".

Atšķirībā no vienkāršas objektu atpazīšanas, kas tikai identificē objekta klātbūtni, darbību atpazīšana sper soli tālāk, analizējot kustību un mijiedarbību secību, lai izprastu notiekošo aktivitāti.

Darbību atpazīšanas pamatjēdzieni:

• Objektu atpazīšana: Objektu (cilvēku, automašīnu, instrumentu utt.) identificēšana un atrašanās vietas noteikšana video kadros.
• Objektu izsekošana: Atpazīto objektu kustības izsekošana laika gaitā, veidojot to pozīciju trajektorijas.
• Pazīmju ekstrakcija: Būtisku pazīmju, piemēram, kustību modeļu, ķermeņa pozu un objektu mijiedarbības, iegūšana no video kadriem.
• Klasifikācija: Mašīnmācīšanās modeļu izmantošana, lai iegūtās pazīmes klasificētu iepriekš definētās darbību kategorijās (piem., iešana, skriešana, sēdēšana, krišana).

Kā darbojas darbību atpazīšana: padziļināts apskats

Tehnoloģija, kas ir darbību atpazīšanas pamatā, gadu gaitā ir ievērojami attīstījusies. Sākotnēji tika izmantoti vienkāršāki algoritmi, kas balstījās uz manuāli izstrādātām pazīmēm. Tomēr dziļās mācīšanās parādīšanās ir revolucionizējusi šo jomu, novedot pie daudz precīzākām un robustākām sistēmām. Šeit ir vispārīgs procesa pārskats:

1. Datu iegūšana un priekšapstrāde: Process sākas ar video datu vākšanu, kas ir relevanti darbībām, kuras vēlaties atpazīt. Pēc tam šie dati tiek priekšapstrādāti, lai uzlabotu to kvalitāti un sagatavotu analīzei. Priekšapstrādes soļi var ietvert video izmēra maiņu, spilgtuma un kontrasta pielāgošanu, kā arī trokšņu noņemšanu.
2. Pazīmju ekstrakcija, izmantojot dziļo mācīšanos: Dziļās mācīšanās modeļi, īpaši konvolucionālie neironu tīkli (CNN) un rekurentie neironu tīkli (RNN), tiek izmantoti, lai automātiski iegūtu pazīmes no video kadriem. CNN lieliski tiek galā ar telpisko pazīmju ekstrakciju, identificējot objektus un modeļus atsevišķos kadros. Savukārt RNN ir paredzēti secīgu datu apstrādei, uztverot laika attiecības starp kadriem un izprotot darbību plūsmu laika gaitā. Arvien biežāk tiek izmantoti arī uz transformatoriem balstīti modeļi, jo tie spēj modelēt lielas distances atkarības videoierakstos.
3. Modeļa apmācība: Iegūtās pazīmes tiek padotas mašīnmācīšanās modelim, kas tiek apmācīts klasificēt darbības. Tas ietver modeļa apgādāšanu ar lielu iezīmētu video datu kopu, kur katrs video ir anotēts ar atbilstošo veicamo darbību. Modelis mācās saistīt iegūtās pazīmes ar pareizo darbības marķieri.
4. Darbību klasifikācija: Kad modelis ir apmācīts, to var izmantot darbību klasificēšanai jaunos, iepriekš neredzētos video. Video vispirms tiek priekšapstrādāts, un pazīmes tiek iegūtas, izmantojot apmācīto dziļās mācīšanās modeli. Pēc tam šīs pazīmes tiek padotas klasifikatoram, kas izvada prognozēto darbības marķieri.
5. Pēcapstrāde (pēc izvēles): Atkarībā no pielietojuma var tikt veikti pēcapstrādes soļi, lai precizētu rezultātus. Tas varētu ietvert prognožu izlīdzināšanu laika gaitā, trokšņainu atpazīšanu filtrēšanu vai prognožu apvienošanu no vairākiem modeļiem.

Izplatītākās dziļās mācīšanās arhitektūras darbību atpazīšanai:

• 2D CNN: Apstrādā katru kadru neatkarīgi, piemērots darbību atpazīšanai, kas galvenokārt balstās uz izskatu.
• 3D CNN: Tieši apstrādā video apjomus, vienlaikus uztverot gan telpisko, gan laika informāciju. Aprēķinu ziņā dārgāks nekā 2D CNN, bet parasti precīzāks.
• Rekurentie neironu tīkli (RNN): Apstrādā pazīmju sekvences, kas iegūtas no video kadriem, uztverot laika atkarības. Gara īstermiņa atmiņa (LSTM) un vārtots rekurentais bloks (GRU) ir izplatīti RNN varianti, ko izmanto darbību atpazīšanā.
• Transformatoru tīkli: Šīs arhitektūras, kas sākotnēji izstrādātas dabiskās valodas apstrādei, arvien biežāk tiek izmantotas video analīzei, jo spēj modelēt lielas distances atkarības.
• Hibrīda pieejas: Dažādu arhitektūru apvienošana (piem., CNN telpisko pazīmju ekstrakcijai un RNN laika modelēšanai) bieži vien var uzlabot veiktspēju.

Darbību atpazīšanas pielietojumi dažādās nozarēs

Darbību atpazīšanas potenciālie pielietojumi ir plaši un aptver daudzas nozares. Šeit ir daži galvenie piemēri:

1. Drošība un novērošana:

Darbību atpazīšana var ievērojami uzlabot drošības un novērošanas sistēmas, automātiski atpazīstot aizdomīgas darbības, piemēram:

• Ielaušanās atklāšana: Neatļautas piekļuves identificēšana ierobežotas piekļuves zonām. Piemēram, atklājot, ka kāds kāpj pāri žogam vai ienāk ēkā pēc darba laika.
• Vardarbības atklāšana: Kautiņu, uzbrukumu vai citu vardarbīgu incidentu atklāšana sabiedriskās vietās. Tas ir īpaši noderīgi vietās ar augstu noziedzības līmeni vai kur drošības personālam ir ātri jāreaģē uz ārkārtas situācijām.
• Anomāliju atklāšana: Neparastas vai negaidītas uzvedības identificēšana, piemēram, kāds aizdomīgi uzturas pie ēkas vai atstāj paku bez uzraudzības.
• Pūļa pārvaldība: Pūļa uzvedības uzraudzība, lai atklātu potenciālu drūzmēšanos vai citas bīstamas situācijas.

Piemērs: Lielpilsētas, piemēram, Londonas, metro stacijā darbību atpazīšanas sistēmas varētu izmantot, lai atklātu cilvēkus, kas lec pāri turniketiem (biļešu nemaksāšana), palīdzētu pasažieriem, kuri nokrituši, vai identificētu bez uzraudzības atstātas aizdomīgas pakas, reāllaikā brīdinot drošības personālu.

2. Veselības aprūpe:

Darbību atpazīšana piedāvā daudzas priekšrocības veselības aprūpē, tostarp:

• Pacientu uzraudzība: Pacientu uzraudzība slimnīcās vai aprūpes iestādēs, lai atklātu kritienus, krampjus vai citas medicīniskas ārkārtas situācijas.
• Rehabilitācijas uzraudzība: Pacientu progresa izsekošana fizikālās terapijas sesiju laikā un atgriezeniskās saites sniegšana terapeitiem.
• Vecāka gadagājuma cilvēku aprūpe: Vecāka gadagājuma cilvēku, kas dzīvo patstāvīgi, uzraudzība, lai atklātu kritienus, neaktivitāti vai citas nelaimes pazīmes.
• Ķirurģiskā palīdzība: Palīdzība ķirurgiem procedūru laikā, atpazīstot viņu darbības un sniedzot atbilstošu informāciju.

Piemērs: Japānā, kur sabiedrība noveco, darbību atpazīšana tiek pētīta, lai uzraudzītu vecāka gadagājuma iedzīvotājus aprūpes namos. Sistēma var atklāt kritienus, klejošanu vai citas nelaimes pazīmes, ļaujot personālam ātri reaģēt un sniegt palīdzību. Tas palīdz uzlabot pacientu drošību un samazināt aprūpētāju slodzi.

3. Mazumtirdzniecība:

Darbību atpazīšana var uzlabot mazumtirdzniecības pieredzi un darbības efektivitāti vairākos veidos:

• Zādzību atklāšana no veikala: Aizdomīgas uzvedības, kas liecina par zādzību no veikala, identificēšana, piemēram, preču slēpšana vai drošības birku bojāšana.
• Klientu apkalpošanas uzraudzība: Klientu mijiedarbības uzraudzība, lai novērtētu pakalpojumu kvalitāti un identificētu jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi.
• Rindu pārvaldība: Rindu uzraudzība pie kasēm, lai optimizētu personāla skaitu un samazinātu gaidīšanas laiku.
• Plauktu uzraudzība: Nodrošināšana, ka plaukti ir pietiekami piepildīti un produkti ir izvietoti pareizi.

Piemērs: Liels lielveikalu tīkls Brazīlijā varētu izmantot darbību atpazīšanu, lai uzraudzītu pašapkalpošanās kases. Sistēma var atklāt klientus, kuri mēģina nepareizi skenēt preces (piem., vispār neskenējot preci), brīdinot personālu par iespējamu zādzību. Tā var arī uzraudzīt klientu mijiedarbību ar pašapkalpošanās automātiem, lai identificētu jomas, kur sistēma ir mulsinoša vai grūti lietojama, tādējādi veicinot lietotāja saskarnes uzlabojumus.

4. Ražošana:

Ražošanā darbību atpazīšanu var izmantot, lai:

• Drošības uzraudzība: Nodrošināt, ka darbinieki ievēro drošības procedūras, piemēram, valkā ķiveres un izmanto atbilstošu aprīkojumu.
• Kvalitātes kontrole: Ražošanas procesu uzraudzība, lai atklātu defektus vai novirzes no standarta procedūrām.
• Darbplūsmas analīze: Darbinieku kustību analizēšana, lai optimizētu darba plūsmas un uzlabotu efektivitāti.
• Iekārtu uzraudzība: Iekārtu darbības traucējumu vai potenciālu bojājumu atklāšana, pamatojoties uz neparastām kustībām vai vibrācijām.

Piemērs: Automobiļu ražotne Vācijā varētu izmantot darbību atpazīšanu, lai uzraudzītu darbiniekus, kas montē transportlīdzekļus. Sistēma var nodrošināt, ka darbinieki izmanto pareizos instrumentus un ievēro pareizos montāžas soļus, samazinot kļūdu risku un uzlabojot produktu kvalitāti. Tā var arī atklāt nedrošu praksi, piemēram, darbiniekus, kuri nevalkā aizsargbrilles vai apiet drošības bloķētājus, iedarbinot brīdinājumu un novēršot negadījumus.

5. Viedās pilsētas:

Darbību atpazīšanai ir izšķiroša loma gudrāku un drošāku pilsētu veidošanā:

• Satiksmes uzraudzība: Satiksmes negadījumu, gājēju pārkāpumu un citu ar satiksmi saistītu incidentu atklāšana.
• Sabiedriskā drošība: Sabiedrisko vietu uzraudzība, lai atklātu noziedzīgas darbības, vandalismu vai citus draudus sabiedriskajai drošībai.
• Atkritumu apsaimniekošana: Atkritumu savākšanas procesu uzraudzība, lai nodrošinātu efektivitāti un identificētu jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi.
• Infrastruktūras uzraudzība: Infrastruktūras, piemēram, tiltu un ceļu, bojājumu vai potenciālu bojājumu atklāšana.

Piemērs: Singapūrā viedās pilsētas iniciatīvas ietvaros varētu izmantot darbību atpazīšanu gājēju pāreju uzraudzībai. Sistēma var atklāt neatļautu ielas šķērsošanu vai citus gājēju pārkāpumus, automātiski izsniedzot brīdinājumus vai naudas sodus. Tas palīdz uzlabot gājēju drošību un samazināt satiksmes negadījumu skaitu.

6. Sporta analītika:

Darbību atpazīšana arvien vairāk tiek izmantota sportā, lai:

• Sportistu snieguma analīze: Spēlētāju kustību un tehnikas analizēšana, lai identificētu jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi.
• Palīdzība tiesnešiem: Palīdzība tiesnešiem pieņemt precīzus lēmumus, automātiski atklājot pārkāpumus, sodus vai citus noteikumu pārkāpumus.
• Līdzjutēju iesaiste: Nodrošināt līdzjutējiem uzlabotu skatīšanās pieredzi ar reāllaika spilgtāko momentu demonstrēšanu un analīzi.

Piemērs: Futbola (soccer) spēles laikā darbību atpazīšana var atklāt pārkāpumus, aizmugures stāvokļus un citus noteikumu pārkāpumus precīzāk nekā tikai cilvēku tiesneši. Tas var novest pie taisnīgākiem un precīzākiem rezultātiem, uzlabojot spēles godīgumu. Datus var arī izmantot, lai nodrošinātu līdzjutējiem uzlabotu skatīšanās pieredzi, piemēram, reāllaika atkārtojumus strīdīgiem lēmumiem un spēlētāju snieguma analīzi.

Izaicinājumi un apsvērumi

Lai gan darbību atpazīšana ir ļoti daudzsološa, ir vairāki izaicinājumi, kas jārisina, lai nodrošinātu tās veiksmīgu ieviešanu:

• Datu pieejamība un anotēšana: Lai apmācītu precīzus darbību atpazīšanas modeļus, ir nepieciešams liels daudzums iezīmētu video datu. Šo datu vākšana un anotēšana var būt laikietilpīga un dārga.
• Aprēķinu sarežģītība: Dziļās mācīšanās modeļi, ko izmanto darbību atpazīšanai, var būt skaitļošanas ziņā intensīvi, prasot ievērojamu apstrādes jaudu un atmiņu. Tas var būt šķērslis šo sistēmu izvietošanai reāllaikā vai uz ierīcēm ar ierobežotiem resursiem.
• Aizsegšana un skatu punkta maiņa: Darbību atpazīšanas sistēmām var būt grūti precīzi klasificēt darbības, kad objekti vai cilvēki ir daļēji aizsegti vai kad skatu punkts būtiski mainās.
• Darbību izpildes variācijas: Cilvēki veic darbības atšķirīgi, un šīs atšķirības var apgrūtināt darbību atpazīšanas sistēmu spēju vispārināt uz jaunām situācijām.
• Ētiskie apsvērumi: Darbību atpazīšanas tehnoloģijas izmantošana rada ētiskas bažas, īpaši attiecībā uz privātumu un iespējamo neobjektivitāti. Ir svarīgi nodrošināt, ka šīs sistēmas tiek izmantotas atbildīgi un ētiski.

Izaicinājumu risināšana:

Pētnieki un izstrādātāji aktīvi strādā pie šo izaicinājumu risināšanas, izmantojot dažādas metodes:

• Datu papildināšana: Sintētisku datu veidošana vai esošo datu papildināšana, lai palielinātu apmācības datu kopas apjomu un daudzveidību.
• Pārneses mācīšanās: Iepriekš apmācītu modeļu izmantošana uz lielām datu kopām, lai uzlabotu veiktspēju uz mazākām, specializētākām datu kopām.
• Modeļu kompresija: Tehniku izstrāde, lai samazinātu dziļās mācīšanās modeļu izmēru un aprēķinu sarežģītību, nezaudējot precizitāti.
• Robusta pazīmju ekstrakcija: Pazīmju ekstrakcijas metožu izstrāde, kas ir mazāk jutīgas pret aizsegšanu, skatu punkta maiņu un darbību izpildes variācijām.
• Skaidrojams mākslīgais intelekts (XAI): Metožu izstrāde, lai padarītu darbību atpazīšanas sistēmas caurspīdīgākas un saprotamākas, ļaujot lietotājiem saprast, kāpēc sistēma pieņēma konkrētu prognozi.

Darbību atpazīšanas nākotne

Darbību atpazīšanas nākotne ir spoža, un tuvākajos gados gaidāmi būtiski sasniegumi. Šeit ir dažas galvenās tendences, kurām sekot:

• Uzlabota precizitāte un robustums: Dziļās mācīšanās arhitektūru un apmācības metožu attīstība novedīs pie precīzākām un robustākām darbību atpazīšanas sistēmām, kas spēs tikt galā ar sarežģītiem reālās pasaules scenārijiem.
• Reāllaika veiktspēja: Efektīvāku algoritmu un aparatūras izstrāde nodrošinās reāllaika darbību atpazīšanu plašākā ierīču klāstā, tostarp mobilajos tālruņos un iegultās sistēmās.
• Integrācija ar citām tehnoloģijām: Darbību atpazīšana arvien vairāk tiks integrēta ar citām tehnoloģijām, piemēram, lietu interneta (IoT) ierīcēm, robotiku un papildināto realitāti, radot jaunus un inovatīvus pielietojumus.
• Personalizēta darbību atpazīšana: Darbību atpazīšanas sistēmas spēs pielāgoties individuāliem lietotājiem, atpazīstot viņu unikālos kustību modeļus un sniedzot personalizētu atgriezenisko saiti.
• Ētisks un atbildīgs MI: Lielāks uzsvars tiks likts uz ētisku un atbildīgu darbību atpazīšanas sistēmu izstrādi, kas aizsargā privātumu un izvairās no neobjektivitātes.

Praktiski ieteikumi globāliem profesionāļiem

Profesionāļiem, kas vēlas izmantot darbību atpazīšanas tehnoloģiju, iesakām apsvērt šos praktiskos ieteikumus:

1. Identificējiet konkrētus lietošanas gadījumus: Skaidri definējiet konkrētās problēmas, kuras vēlaties atrisināt ar darbību atpazīšanas palīdzību. Sāciet ar maziem, labi definētiem projektiem un pakāpeniski paplašiniet tos, gūstot pieredzi.
2. Dati ir galvenais: Investējiet augstas kvalitātes video datu vākšanā un anotēšanā, kas ir relevanti jūsu lietošanas gadījumam. Jo vairāk datu jums būs, jo labāk darbosies jūsu darbību atpazīšanas modelis.
3. Izvēlieties pareizo tehnoloģiju: Rūpīgi izvērtējiet dažādus darbību atpazīšanas algoritmus un platformas, lai atrastu labāko risinājumu savām vajadzībām. Apsveriet tādus faktorus kā precizitāte, aprēķinu sarežģītība un integrācijas vieglums.
4. Risiniet ētiskās problēmas: Apzinieties darbību atpazīšanas tehnoloģijas izmantošanas ētiskās sekas un veiciet pasākumus, lai aizsargātu privātumu un izvairītos no neobjektivitātes.
5. Esiet informēti: Sekojiet līdzi jaunākajiem sasniegumiem darbību atpazīšanā, apmeklējot konferences, lasot pētnieciskos rakstus un sekojot nozares emuāriem.

Noslēgums

Darbību atpazīšana ir strauji augoša joma ar potenciālu pārveidot daudzas nozares. Izprotot tās pamatā esošo tehnoloģiju, tās pielietojumus un izaicinājumus, jūs varat izmantot tās spēku, lai radītu inovatīvus risinājumus un uzlabotu efektivitāti, drošību un aizsardzību globālā kontekstā. Tehnoloģijai turpinot attīstīties, mēs varam sagaidīt vēl aizraujošākus un ietekmīgākus darbību atpazīšanas pielietojumus nākamajos gados.

Izmantojiet video analītikas un darbību atpazīšanas potenciālu, lai veicinātu inovācijas un radītu gudrāku, drošāku un efektīvāku pasauli.